मैं आखिरकार एनवीडिया टाइटन एक्सपी + मैकबुक प्रो + एकिटियो नोड + टेंसरफ्लो + केर स्थापित कर सकता हूं
मैंने प्रक्रिया के साथ एक जिस्ट लिखा, आशा है कि यह मदद करता है
https://gist.github.com/jganzabal/8e59e3b0f59642dd0b5f2e4de03c7687
मैंने जो किया था यह रहा:
इस विन्यास ने मेरे लिए काम किया, आशा है कि यह मदद करता है
यह पर आधारित है:
https://becominghuman.ai/deep-learning-gaming-build-with-nvidia-titan-xp-and-macbook-pro-with-thunderbolt2-5ceee7167f8b
और चालू:
https://stackoverflow.com/questions/44744737/tensorflow-mac-os-pu-support
हार्डवेयर
सॉफ्टवेयर संस्करण
- macOS सिएरा संस्करण 10.12.6
- GPU ड्राइवर संस्करण: 10.18.5 (378.05.05.25f01)
- CUDA चालक संस्करण: 8.0.61
- CUDA 8.0 के लिए cuDNN v5.1 (जनवरी 20, 2017), पंजीकरण और डाउनलोड करने की आवश्यकता है
- टेंसरफ्लो- gpu 1.0.0
- करस 2.0.8
प्रक्रिया:
GPU ड्राइवर स्थापित करें
- अपने सिस्टम को शटडाउन करें, इसे फिर से दबाने (, और R) कीज़ के साथ पॉवर दें जब तक आप नहीं देखते हैं, यह आपको रिकवरी मोड में जाने देगा।
- मेनू बार से यूटिलिटीज> टर्मिनल पर क्लिक करें और 'csrutil अक्षम' लिखें; रिबूट 'प्रेस इस कमांड को निष्पादित करने के लिए दर्ज करें।
जब आपका मैक फिर से चालू होता है, तो इस कमांड को टर्मिनल में चलाएं:
cd ~/Desktop; git clone https://github.com/goalque/automate-eGPU.git
chmod +x ~/Desktop/automate-eGPU/automate-eGPU.sh
sudo ~/Desktop/automate-eGPU/./automate-eGPU.sh
अपने मैक से अपने eGPU को अनप्लग करें, और पुनरारंभ करें। यह महत्वपूर्ण है यदि आपने अपने ईजीपीयू को अनप्लग नहीं किया है जिसे आप पुनरारंभ करने के बाद काली स्क्रीन के साथ समाप्त कर सकते हैं।
जब आपका मैक फिर से चालू होता है, तो टर्मिनल खोलें और इस कमांड को निष्पादित करें:
sudo ~/Desktop/automate-eGPU/./automate-eGPU.sh -a
- TH2 के माध्यम से अपने मैक पर अपने eGPU को प्लग करें।
- अपने मैक को पुनरारंभ करें।
CUDA, cuDNN, Tensorflow और Keras स्थापित करें
इस समय, केरस 2.08 को टेंसरफ्लो 1.0.0 की आवश्यकता है। Tensorflow-gpu 1.0.0 को CUDA 8.0 और cuDNN v5.1 की जरूरत है जो मेरे लिए काम करता है। मैं अन्य संयोजनों की कोशिश की, लेकिन काम करने के लिए प्रतीत नहीं होता है
- CUDA 8.0 CUDA टूलकिट 8.0 GA2 (फरवरी 2017) डाउनलोड और इंस्टॉल करना
- इसे स्थापित करें और निर्देशों का पालन करें
Env चर सेट करें
vim ~/.bash_profile
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export DYLD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib:$CUDA_HOME:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib"
export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH
(यदि आपका bash_profile मौजूद नहीं है, तो इसे बनाएं। यह तब तक निष्पादित किया जाता है जब आप टर्मिनल विंडो खोलते हैं)
- CuDNN डाउनलोड करना और इंस्टॉल करना (cudnn-8.0-osx-x64-v5.1) इसे डाउनलोड करने से पहले रजिस्टर करना होगा
CUDA फाइल को CUDA में कॉपी करें
cd ~/Downloads/cuda
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib/* /usr/local/cuda/lib/
एनवायरनमेंट बनाएं और टेंसरफ़्लो स्थापित करें
conda create -n egpu python=3
source activate egpu
pip install tensorflow-gpu==1.0.0
सत्यापित करें कि यह काम करता है
निम्नलिखित स्क्रिप्ट चलाएँ:
import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
with tf.Session() as sess:
print (sess.run(c))
एनवायरनमेंट में कैरस स्थापित करें और बैकेंड के रूप में टेंसरफ्लो सेट करें:
pip install --upgrade --no-deps keras # Need no-deps flag to prevent from installing tensorflow dependency
KERAS_BACKEND=tensorflow python -c "from keras import backend"
आउटपुट:
Using TensorFlow backend.
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.8.0.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn.5.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcufft.8.0.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:126] Couldn't open CUDA library libcuda.1.dylib. LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcuda.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcurand.8.0.dylib locally